CN109858758A - 一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及***，分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。上述方案通过客观赋权与主观赋权组合赋权方式，既考虑了决策者的偏好得到的权重，又在一定程度上保证了决策的客观性；并结合方差最大化思想，以组合赋权方式使得到的各个方案评价值比较离散，有利于决策者更明确地做出相关决策。

Description

一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及***

技术领域

本发明涉及电站数据存储技术领域，具体涉及一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及***。

背景技术

随着智能电网的建设，电网的规模越来愈大，智能电网、智能变电站等研究应用不断深入，***面对的采集点越来越多，目前一个中等规模地区的采集量可以达到2万至10万，而一个大型地调未来可能面临50万至100万的数据采集规模，一年的数据初步估计将从目前的吉字节级转向太字节级；此外，随着调度自动化水平的不断提高，提出了实时运行数据的要求，不采用周期性采样存储而是按照实际运行时间序列连续存储的更高要求，以满足更多的应用需求，这也将导致变电站作为数据采集源头，数据存储规模数十倍的增长，随着数据规模的扩大，使得存储***需要不断动态扩大存储规模，并且存储***必须能够支持新的存储节点不断加入，保证数据在各个存储节点的均匀分布，因此，对数据存储技术的要求也随之提高。

目前的电网采用将采集到的数据集中部署在单节点存储设备上，随着数据规模的扩大，将会导致单台主机的资源(如内存、磁盘I/O)不能满足海量级数据需求，就需要后续扩容，然而扩容成本非常昂贵，另外，当服务器存储节点增删或宕机时会导致造成大量存储的数据重新定位，效率低下；现有的分布式存储技术中通常采用传统哈希算法或一致性哈希算法用于海量数据的分片，对于传统哈希算法，增删存储节点所有数据对象的映射位置需要重新计算，造成大量数据重定位的问题，对于一致性哈希算法，如果存储节点较少的话，数据对象并不能被均匀的映射到存储节点上，会造成数据分布不均衡的问题。

发明内容

为了克服上述不足，提高电能质量综合评价的客观性、科学性，本发明提供一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及***，主观赋权法与客观赋权法相结合的组合赋权法来确定电能质量各技术性指标的权重。将主观权重和客观权重相结合，既能有效地反应参与者的主观意愿，又可避免主观因素过多的随意性，指标权重能够随着数据的变动而发生变化，赋权的结果更合理。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的：

一种配电网电能质量的组合赋权评估方法，所述方法包括：

分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；

通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。

优选的，所述采用改进AHP法电能质量评价指标的主观权重包括：

根据预先建立的层次结构分析模型层级确定电能质量评价指标；

采用改进标度法比较相邻两项指标的相对重要性，建立一致性矩阵；

求解所述一致性矩阵，获得各电能质量评价指标的主观权重。

进一步地，所述层次结构分析模型的层级包括：目标层、准确层和方案层；其中，

所述目标层用于确定评价指标的性质和目标；

所述准确层用于定义电能质量评价指标类型；包括技术性/非技术性指标；

所述方案层用于存储各个电能质量评价指标的具体方案；

所述电能质量评价指标包括三相不平衡、电压暂降、电压偏差、谐波、电压波动、频率偏差、闪变和用户满意度。

进一步地，所述一致性矩阵通过下式建立：

式中，r表示电能质量评价指标的评价值，n为电能质量评价指标个数，t_n为标度值，t_n＝r_n/r_n+1。

进一步地，通过下式确定各电能质量评价指标的主观权重：

U＝(u₁,u₂,…,u_n)

式中，U为各电能质量评价指标的主观权重，u_i为第i个评价指标的主观权重，i＝1,2,…,n；n为电能质量评价指标个数；r_ij表示评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}中第i个评估对象S_i在第j个电能质量评价指标上的评价值。

优选的，所述采用改进熵权法确定电能质量评价指标的客观权重包括：

基于电网的运行数据构成的评估对象集选取相应的电能质量评价指标，构建评价矩阵；

定义各电能质量评价指标对所述评价矩阵的特征比重，并计算各评价指标的信息熵；

通过改进后信息熵，计算各电能质量评价指标的熵权；

基于所述熵权，确定各电能质量评价指标的客观权重。

进一步地，通过下式确定评价矩阵：

R＝(r_ij)_m×n

式中，r_ij表示评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}中第i个评价对象S_i在第j个电能质量评价指标上的评价值；i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；n为电能质量评价指标个数；m为评估对象集中的评价对象个数。

进一步地，通过下式确定电能质量评价指标对评价矩阵的特征比重：

式中，pi_j为对于电能质量评价指标评估对象S_i的特征比重，r_ij ^*为各个评价值经过标准化处理后得到的值，且0≤r_ij ^*≤1；

进一步地，通过下式确定电能质量评价指标的信息熵：

式中，若p_ij＝0，则令lnp_ij＝0，H_j表示选取的第j个电能质量评价指标的信息熵。

进一步地，通过下式确定各电能质量评价指标的客观权重：

V＝(v₁,v₂,…,v_n)

式中，ε为调整项，v_j为第j个电能质量评价指标的客观权重，V为各项电能质量评估指标的客观权重，H_j为第j个评价指标的熵权。

优选的，所述通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果包括：

基于电能质量评价指标的主、客观权重，定义电能质量评价指标的权重向量；

以电能质量评价指标的权重向量方差最大化为目标，构建线性规划模型，并定义所述多数线性规划模型的拉格朗日函数；

对所述拉格朗日函数进行参数优化，以获得线性规划模型的优化解；

归一化处理所述优化解的集合权重，获得电能质量综合评价值结果。

进一步地，通过下式确定电能质量评价指标的权重向量：

ω＝αU+βV；

式中，电能质量评价指标的权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ，ω_n为第n个电能质量评价指标的权重向量，α、β为组合权向量的线性表示系数，α≥0，β≥0，且α、β满足单位化约束条件α²+β²＝1；U为主观权重，V为客观权重。

进一步地，通过下式确定线性规划模型：

s.t.α²+β²＝1

α,β＞0

式中，Z为电能质量评价指标的权重向量方差，α、β为组合权向量的线性表示系数，r_ij表示评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}中第i个评价对象S_i在第j个电能质量评价指标上的评价值；u_j为第j个评价指标的主观权重，v_j为第j个评价指标的客观权重，ω_j为第j个电能质量评价指标的权重向量， 表示属性i的m个属性值的算术平均值。

进一步地，通过下式确定多数线性规划模型的拉格朗日函数：

令，有：

式中，L为多数线性规划模型的拉格朗日函数，λ为拉格朗日乘子。

进一步地，通过下式对所述线性规划模型的优化解的集合权重：

α²+β²＝1，ω＝αU+βV，ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ。

进一步地，通过下式确定归一化处理所述优化解的集合权重：

ω₀＝(ω₀₁,ω₀₂,…,ω_0n)^τ。

进一步地，通过下式确定电能质量综合评价值结果：

一种配电网电能质量的组合赋权评估***，所述***包括：

第一确定模块，用于采用改进AHP法确定电能质量评价指标的主观权重；

第二确定模块，用于采用改进熵权法确定电能质量评价指标的客观权重；

评估模块，用于通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。

与最接近的现有技术相比，本发明还具有如下有益效果：

一种配电网电能质量的组合赋权评估方法及***，首先，分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；将主观权重和客观权重相结合，既能考虑决策者的偏好得到的权重，有效地反应参与者的主观意愿，又可避免主观因素过多的随意性，在一定程度上保证了决策的客观性；使得指标权重能够随着数据的变动而发生变化，赋权的结果更合理。其中，采用改进AHP法得到电能质量各项指标的主观权重，不需要对判断矩阵进行一致性检验，计算更加简便；而采用改进熵权法可以得到电能质量各项指标的客观权重，解决了传统熵权法在熵值趋于1时，指标权重不准确的问题。

其次，通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。在主观权重和客观权重的基础上，采用基于方差最大化的组合赋权法，得到电能质量综合评估的指标的发明技术方案结合了方差最大化的思想，以组合赋权方式使得到的各个方案评价值比较离散，有利于决策者更明确地做出相关决策。

附图说明

图1是本发明实施例中提供的配电网电能质量的组合赋权评估方法的流程图；

图2是了本发明实施例中提供的改进AHP方法流程图；

图3是本发明实施例中提供的电能质量综合评估指标体系示意图；

图4是本发明实施例中提供的改进熵权方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。

对电能质量的进行合理客观的综合评估，是实现优质供电、提高国家经济效益的基础。电能质量是一个多指标集合体，因此，在电能质量综合评估中，仅仅定性指出各个指标的重要性是不够的，必须使其量化和准确。由于电能质量各评价指标的权重作为综合评价的关键，其权重的取值将直接影响电能质量评价结果的科学合理性。本发明旨在提供一种综合考虑主观权重与客观权重，并采用基于方差最大化的组合赋权法，对电能质量的各项指标进行综合评估，提高了电能质量综合评估结果的准确性。

本发明综合考虑电能质量问题的技术性指标和非技术性指标两方面，建立电能质量综合评估指标体系。根据电能质量评估的特点将其处理为多目标决策问题，借助改进层次分析法(The Analytic Hierarchy Process，简称为AHP法)和改进熵权法确定各项指标的主、客观权重，并在此基础上采用方差最大化原理来确定电能质量的综合权重，从而为电能质量的综合评估提供一种新方法。

如图1所示，本发明实施例中配电网电能质量的组合赋权评估方法的流程图，运用一种基于方差最大化的组合赋权方法，对得到的电能质量指标的客观权重和主观权重进行综合评估；所述方法具体步骤如下：

S1分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；

S2通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。

步骤S1：如图2所示，采用改进AHP法确定电能质量评价指标的主观权重；

AHP法要根据问题的性质和目标，分别制定出目标层、准则层和方案层，如图3所示。评估指标一共有8个，包括三相不平衡、电压暂降、电压偏差、谐波、电压波动、频率偏差、闪变和用户满意度。

传统的AHP法需在建立判断矩阵时，需要对判断矩阵进行一致性检验，当判断矩阵不能满足一致性检验时，必须重新修正判断矩阵，直到满足一致性为止，计算量非常大。本发明采用了AHP的一种改进方法，即AHP的标度扩展法，利用该方法确定的判断矩阵都是完全一致的，不需要一致性检验，且排序向量也容易获得，计算量明显减少，方法简便、直观便于使用。

改进的AHP方法基本思路：根据专家意见或用户要求对8个评价指标进行两两比较，按重要程度的不减方式排序，假设根据标度扩展法得8个指标的重要性排序为x₁≥x₂≥…x_n，对x_i与x_i+1进行比较，并将其对应的标度值记为t_i，然后按照指标重要程度的传递性计算出判断矩阵中的其他元素的值，从而得出判断矩阵R。标度值及含义见表1。

表1标度值及含义

式中，r表示电能质量评价指标的评价值，n为电能质量评价指标个数，t_n为标度值，t_n＝r_n/r_n+1。

实施例中，令为电能质量评价指标个数为8个，则：

由此得出的判断矩阵具有一致性，因此不需要进行一致性检验，便可直接根据矩阵R计算出各项指标的权重值:

其中，u_i为第i个指标的主观权重，i＝1,2,…,8。

最终，得到电能质量各评估指标的主观权重为U,U＝(u₁,u₂,…,u₈)。

2、如图4所示，采用改进熵权法确定电能质量评价指标的客观权重；

a：基于电网的运行数据构成的评估对象集选取相应的电能质量评价指标，构建评价矩阵

R＝(r_ij)_m×n；

设评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}；相关因素即评估指标集F＝{f₁,f₂,…,f_n}。

其中，r_ij表示评价对象S_i在指标f_j上的评价值；r_ij ^*为各个评价值经过标准化处理后得到的值，且0≤r_ij ^*≤1，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,8；f₁为三相不平衡度，f₂为电压暂降，f₃为电压暂降，f₄为谐波，f₅为电压波动，f₆为频率偏差，f₇为闪变，f₈为用户满意度。

b：计算各评价指标对各评估矩阵的特征比重矩阵P，并计算各个指标的信息熵H_j；

对于指标f_j，评估对象S_i的特征比重为：

指标f_j的熵值为：

式中，若p_ij＝0，则令ln p_ij＝0。

c：利用下列的改进熵权法公式计算各评价指标的熵权；

其中，ε是调整项，通常可取0.01，j＝1,2,…,n；

v_j为第j个指标的客观权重；

H_j为熵值。

d：利用改进后的熵权计算各评估指标的电能质量客观权重。

通过计算，得到电能质量各项评估指标的客观权重为V,V＝(v₁,v₂,…,v_n)。

执行步骤S2后，建立电能质量评价指标的权重向量；

为了综合主观和客观赋权两种方法的特点，把两种权重的线性组合表示为集成权重ω＝αU+βV。

其中，ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ；

α、β为组合权向量的线性表示系数，α≥0，β≥0，且α、β满足单位化约束条件α²+β²＝1；U为主观权重；V为客观权重。

步骤S2：用基于方差最大化的组合赋权法，对电能质量进行综合评估。

方差是统计学中反映差异程度的一个重要指标。基于方差最大化的思想，权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ应当使得所有n个属性对所有m个决策方案的总方差达到最大。由此可以构建如下线性规划模型：

s.t.α²+β²＝1

α,β＞0

模型中，表示属性i的m个属性值的算术平均值，即有

为了求解上述最优化问题，可以构造拉格朗日函数如下：

其中，λ为拉格朗日乘子。

令：有：

又有α²+β²＝1，从而可以计算得到α、β的值如下：

在得到α、β取值的情况下，进而可以得到集成权重ω＝αU+βV，再对ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ进行归一化处理，得到归一化后的结果ω₀＝(ω₀₁,ω₀₂,…,ω_0n)^τ作为各个属性的最终权重。基于该权重结果可以得到各个方案的综合评价值结果：

基于同一发明构思，本申请还提出一种配电网电能质量的组合赋权评估***，所述***包括：

第一确定模块，用于采用改进AHP法确定电能质量评价指标的主观权重；

第二确定模块，用于采用改进熵权法确定电能质量评价指标的客观权重；

评估模块，用于通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (18)

1.一种配电网电能质量的组合赋权评估方法，其特征在于，所述方法包括：

分别采用改进AHP法和改进熵权法确定电能质量指标的主观权重和客观权重；

通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用改进AHP法电能质量评价指标的主观权重包括：

根据预先建立的层次结构分析模型层级确定电能质量评价指标；

采用改进标度法比较相邻两项指标的相对重要性，建立一致性矩阵；

求解所述一致性矩阵，获得各电能质量评价指标的主观权重。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述层次结构分析模型的层级包括：目标层、准确层和方案层；其中，

所述目标层用于确定评价指标的性质和目标；

所述准确层用于定义电能质量评价指标类型；包括技术性/非技术性指标；

所述方案层用于存储各个电能质量评价指标的具体方案；

所述电能质量评价指标包括三相不平衡、电压暂降、电压偏差、谐波、电压波动、频率偏差、闪变和用户满意度。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一致性矩阵通过下式建立：

式中，r表示电能质量评价指标的评价值，n为电能质量评价指标个数，t_n为标度值，t_n＝r_n/r_n+1。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过下式确定各电能质量评价指标的主观权重：

U＝(u₁,u₂,…,u_n)

式中，U为各电能质量评价指标的主观权重，u_i为第i个评价指标的主观权重，i＝1,2,…,n；n为电能质量评价指标个数；r_ij表示评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}中第i个评估对象S_i在第j个电能质量评价指标上的评价值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用改进熵权法确定电能质量评价指标的客观权重包括：

基于电网的运行数据构成的评估对象集选取相应的电能质量评价指标，构建评价矩阵；

定义各电能质量评价指标对所述评价矩阵的特征比重，并计算各评价指标的信息熵；

通过改进后信息熵，计算各电能质量评价指标的熵权；

基于所述熵权，确定各电能质量评价指标的客观权重。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过下式确定评价矩阵：

R＝(r_ij)_m×n

式中，r_ij表示评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}中第i个评价对象S_i在第j个电能质量评价指标上的评价值；i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n；n为电能质量评价指标个数；m为评估对象集中的评价对象个数。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，通过下式确定电能质量评价指标对评价矩阵的特征比重：

式中，p_ij为对于电能质量评价指标评估对象S_i的特征比重，r_ij ^*为各个评价值经过标准化处理后得到的值，且0≤r_ij ^*≤1。

9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，通过下式确定电能质量评价指标的信息熵：

式中，若p_ij＝0，则令lnp_ij＝0，H_j表示选取的第j个电能质量评价指标的信息熵。

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，通过下式确定各电能质量评价指标的客观权重：

V＝(v₁,v₂,…,v_n)

式中，ε为调整项，v_j为第j个电能质量评价指标的客观权重，V为各项电能质量评估指标的客观权重，H_j为第j个评价指标的熵权。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果包括：

基于电能质量评价指标的主、客观权重，定义电能质量评价指标的权重向量；

以电能质量评价指标的权重向量方差最大化为目标，构建线性规划模型，并定义所述多数线性规划模型的拉格朗日函数；

对所述拉格朗日函数进行参数优化，以获得线性规划模型的优化解；

归一化处理所述优化解的集合权重，获得电能质量综合评价值结果。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，通过下式确定电能质量评价指标的权重向量：

ω＝αU+βV；

式中，电能质量评价指标的权重向量ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ，ω_n为第n个电能质量评价指标的权重向量，α、β为组合权向量的线性表示系数，α≥0，β≥0，且α、β满足单位化约束条件α²+β²＝1；U为主观权重，V为客观权重。

13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，通过下式确定线性规划模型：

s.t.α²+β²＝1

α,β＞0

式中，Z为电能质量评价指标的权重向量方差，α、β为组合权向量的线性表示系数，r_ij表示评估对象集S＝{S₁,S₂,…,S_m}中第i个评价对象S_i在第j个电能质量评价指标上的评价值；u_j为第j个评价指标的主观权重，v_j为第j个评价指标的客观权重，ω_j为第j个电能质量评价指标的权重向量， 表示属性i的m个属性值的算术平均值。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于，通过下式确定多数线性规划模型的拉格朗日函数：

令，有：

式中，L为多数线性规划模型的拉格朗日函数，λ为拉格朗日乘子。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，通过下式对所述线性规划模型的优化解的集合权重：

α²+β²＝1，ω＝αU+βV，ω＝(ω₁,ω₂,…,ω_n)^τ。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，通过下式确定归一化处理所述优化解的集合权重：

ω₀＝(ω₀₁,ω₀₂,…,ω_0n)^τ。

17.如权利要求16所述的方法，其特征在于，通过下式确定电能质量综合评价值结果：

18.一种配电网电能质量的组合赋权评估***，其特征在于，所述***包括：

第一确定模块，用于采用改进AHP法确定电能质量评价指标的主观权重；

第二确定模块，用于采用改进熵权法确定电能质量评价指标的客观权重；

评估模块，用于通过方差最大化的组合赋权法对主、客观权重进行综合评估，获得电能质量综合评价值结果。